下载地址：
文件目录：唐宇迪人工智能Python，文件大小：65.86G
01Python入门与数据科学库[4.37G]
第01章Python必备基础，快速入门[1.26G]
1-1Python环境配置.avi[30.43M]
1-10字典核心操作.avi[40.81M]
1-11Set结构.avi[39.23M]
1-12赋值机制.avi[10.01M]
1-13判断结构.avi[23.14M]
1-14循环结构.avi[40.54M]
1-15函数定义.avi[50.11M]
1-16模块与包.avi[50.52M]
1-17异常处理模块.avi[76.93M]
1-18文件操作.avi[75.51M]
1-19类的基本定义.avi[48.69M]
1-2Python库安装工具.avi[64.88M]
1-20类的属性操作.avi[55.71M]
1-21时间操作.avi[26.38M]
1-22Python练习题-1.avi[52.09M]
1-23Python练习题-2.avi[78.26M]
1-24Python练习题-3.avi[49.61M]
1-25Python练习题-4.avi[52.53M]
1-3Notebook工具.avi[106.92M]
1-4Python简介.avi[90.83M]
1-5Python数值运算.avi[54.64M]
1-6Python字符串操作.avi[50.16M]
1-7List基础结构.avi[46.25M]
1-8List核心操作.avi[48.63M]
1-9字典基础定义.avi[29.13M]
第02章Python科学计算库-Numpy[635.61M]
2-1Numpy概述.avi[28.58M]
2-11随机模块.avi[45.18M]
2-12文件读写.avi[30.83M]
2-13数组保存.avi[40.35M]
2-14练习题-1.avi[44.57M]
2-15练习题-2.avi[41.83M]
2-16练习题-3.avi[41.82M]
2-17练习题-4.avi[57.89M]
2-2Array数组.avi[28.96M]
2-3数组结构.avi[59.10M]
2-4数组类型.avi[20.29M]
2-5数值运算.avi[42.02M]
2-6排序操作.avi[35.24M]
2-7数组形状操作.avi[52.94M]
2-8数组生成函数.avi[41.60M]
2-9常用生成函数.avi[24.40M]
第03章数据分析处理库-pandas[1.10G]
3-1Pandas概述.avi[51.36M]
3-10数据透视表.avi[62.15M]
3-11时间操作.avi[50.21M]
3-12时间序列操作.avi[76.03M]
3-13常用操作.avi[56.25M]
3-14常用操作2.avi[53.64M]
3-15Groupby操作延伸.avi[90.73M]
3-16字符串操作.avi[32.88M]
3-17索引进阶.avi[42.58M]
3-18pandas绘图.avi[79.48M]
3-19大数据处理技巧.avi[128.51M]
3-2Pandas基本操作.avi[63.36M]
3-3Pandas索引.avi[55.14M]
3-4groupby操作.avi[35.94M]
3-5数值运算.avi[61.11M]
3-6对象基本操作.avi[46.06M]
3-7对象操作细节.avi[47.20M]
3-8merge操作.avi[54.66M]
3-9显示设置.avi[34.63M]
第04章可视化库Matplotlib[933.81M]
4-1Matplot概述.avi[51.38M]
4-10绘图细节设置2.avi[60.08M]
4-11直方图与散点图.avi[70.01M]
4-123D图绘制.avi[102.98M]
4-13pie图.avi[59.20M]
4-14子图布局.avi[87.45M]
4-15结合pandas与sklearn.avi[69.63M]
4-2子图与标注.avi[98.41M]
4-3风格设置.avi[23.50M]
4-4条形图.avi[50.70M]
4-5条形图细节.avi[52.64M]
4-6条形外观.avi[56.36M]
4-7盒图绘制.avi[35.47M]
4-8盒图细节.avi[60.53M]
4-9绘图细节设置.avi[55.49M]
第05章可视化库seaborn[491.96M]
5-1简介.avi[9.61M]
5-10Facetgrid使用方法.avi[34.74M]
5-11绘制多变量.avi[46.90M]
5-12热度图绘制.avi[56.38M]
5-2整体布局风格设置.avi[45.01M]
5-3风格细节设置.avi[46.53M]
5-4调色板.avi[39.57M]
5-5调色板颜色设置.avi[35.83M]
5-6单变量分析绘图.avi[42.10M]
5-7回归分析绘图.avi[47.30M]
5-8多变量分析绘图.avi[44.91M]
5-9分类属性绘图.avi[43.06M]
02数学基础[179.38M]
1-1入门-第一课.mp4[28.39M]
1-2入门-第二课.mp4[29.30M]
1-3入门-第三课.mp4[37.44M]
1-4入门-第四课.mp4[60.03M]
1-5入门-第五课.mp4[24.21M]
03机器学习入门篇[2.81G]
01人工智能入门指南[181.55M]
课时1课程介绍（主题与大纲.flv[75.20M]
课时2AI时代首选Python.flv[19.98M]
课时3Python我该怎么学.flv[10.54M]
课时4人工智能的核心-机器学习.flv[21.82M]
课时5机器学习怎么学？.mp4[26.64M]
课时6算法推导与案例.mp4[27.37M]
03-算法：线性回归算法[155.04M]
1线性回归算法概述.mp4[39.71M]
2误差项分析.mp4[34.42M]
3似然函数求解.mp4[24.85M]
4目标函数推导.mp4[25.79M]
5线性回归求解.mp4[30.27M]
04梯度下降原理[76.77M]
1梯度下降原理.mp4[36.99M]
2梯度下降方法对比.mp4[22.34M]
3学习率对结果的影响.mp4[17.43M]
05算法：逻辑回归算法[75.79M]
1逻辑回归算法原理推导.mp4[31.26M]
2逻辑回归求解.mp4[44.53M]
06-案例：Python实现逻辑回归与梯度下降[208.01M]
1python实现逻辑回归任务概述.mp4[33.22M]
2完成梯度下降模块.mp4[56.34M]
3停止策略与梯度下降案例.mp4[51.85M]
4实验对比效果.mp4[66.61M]
07-案例实战-信用卡欺诈检测[464.65M]
1.案例背景和目标.mp4[26.42M]
10.SMOTE样本生成策略.mp4[59.00M]
2.样本不均衡解决方案.mp4[110.11M]
3.下采样策略.mp4[21.01M]
4.交叉验证.mp4[35.65M]
5.模型评估方法.mp4[34.83M]
6.正则化惩罚.mp4[21.63M]
7.逻辑回归模型.mp4[24.70M]
8.混淆矩阵.mp4[100.74M]
9.逻辑回归阈值对结果的影响.mp4[30.57M]
08-算法：决策树[166.36M]
1决策树原理概述.mp4[34.93M]
2衡量标准-熵.mp4[35.22M]
3决策树构造实例.mp4[30.47M]
4信息增益率.mp4[16.62M]
5决策树剪枝策略.mp4[49.13M]
10贝叶斯算法[158.14M]
1-贝叶斯算法概述.avi[16.79M]
2-贝叶斯推导实例.avi[17.31M]
3-贝叶斯拼写纠错实例.avi[27.28M]
4-垃圾邮件过滤实例.avi[33.60M]
5-贝叶斯实现拼写检查器.avi[63.15M]
11随机森林与集成算法[122.96M]
1集成算法-随机森林.mp4[35.32M]
2特征重要性衡量.mp4[34.57M]
3提升模型.mp4[33.51M]
4堆叠模型.mp4[19.56M]
12中文新闻分类任务[457.42M]
1文本分析与关键词提取.mp4[32.99M]
2相似度计算.mp4[34.53M]
3新闻数据与任务简介.mp4[78.70M]
4TF-IDF关键词提取.mp4[117.57M]
5DA建模.mp4[69.60M]
6基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4[124.03M]
13kMEANS聚类[145.59M]
1KMEANS算法概述.mp4[32.29M]
2KMEANS工作流程.mp4[25.30M]
3KMEANS迭代可视化展示.mp4[54.50M]
4使用Kmeans进行图像压缩.mp4[33.50M]
14DBSCAN聚类[140.15M]
1DBSCAN聚类算法.mp4[34.57M]
2DBSCAN工作流程.mp4[51.28M]
3DBSCAN可视化展示.mp4[54.30M]
15聚类实践[102.48M]
1-多种聚类算法概述.avi[10.02M]
2-聚类案例实战.avi[92.47M]
16降维算法-线性判别分析[175.74M]
15-1线性判别分析要解决的问题.avi[60.12M]
15-2线性判别分析要优化的目标.avi[56.69M]
15-3线性判别分析求解.avi[58.94M]
17Python实现线性判别分析[101.51M]
16-1实现线性判别分析进行降维任务.avi[52.06M]
16-2求解得出降维结果.avi[49.46M]
18Python实现PCA主成分分析[144.57M]
1-PCA降维概述.avi[18.83M]
2-PCA要优化的目标.avi[31.67M]
3-PCA求解.avi[26.80M]
4PCA降维实例.avi[67.28M]
04机器学习进阶篇[3.40G]
01-算法：EM算法[166.35M]
1-1EM算法要解决的问题.mp4[33.10M]
1-2隐变量问题.mp4[18.48M]
1-3EM算法求解实例.mp4[54.08M]
1-4Jensen不等式.mp4[32.64M]
1-5GMM模型.mp4[28.04M]
02-案例：GMM聚类实践[109.84M]
2-1GMM实例.mp4[55.45M]
2-2GMM聚类.mp4[54.40M]
03-算法：线性支持向量机[156.58M]
1-支持向量机要解决的问题.avi[24.22M]
2-距离与数据的定义.avi[23.55M]
3-目标函数.avi[23.15M]
4-目标函数求解.avi[25.70M]
5-SVM求解实例.avi[32.07M]
6-支持向量的作用.avi[27.89M]
04核换变支持向量机[80.76M]
课时97软间隔问题.mp4[17.87M]
课时98SVM核变换.mp4[62.89M]
05-支持向量机实例：SVM实践[149.41M]
1sklearn求解支持向量机.mp4[62.76M]
2SVM参数选择.mp4[86.65M]
06-机器学习套路与BenchMark[182.59M]
1-HTTP检测任务与数据挖掘的核心.avi[43.03M]
2-论文的重要程度.avi[39.79M]
3-BenchMark概述.avi[29.58M]
4-BenchMark的作用.avi[70.19M]
07-算法：时间序列AIRMA模型[176.25M]
1-数据平稳性与差分法.avi[31.82M]
2-ARIMA模型.avi[23.91M]
3-相关函数评估方法.avi[37.99M]
4-建立ARIMA模型.avi[30.36M]
5-参数选择.avi[52.16M]
08-案例：时间序列预测任务[307.05M]
1-Pandas生成时间序列.avi[45.81M]
2-Pandas数据重采样.avi[33.60M]
3-Pandas滑动窗口.avi[23.51M]
4-股票预测案例.avi[44.05M]
5-使用tsfresh库进行分类任务.avi[81.42M]
6-维基百科词条EDA.avi[78.66M]
09-算法：推荐系统[130.16M]
1-相似度计算.avi[23.58M]
2-基于用户的协同过滤.avi[20.53M]
3-基于物品的协同过滤.avi[31.17M]
4-隐语义模型.avi[16.91M]
5-隐语义模型求解.avi[22.61M]
6-模型评估标准.avi[15.37M]
10-Python从零开始构建音乐推荐系统[623.17M]
10-1音乐推荐任务概述.avi[120.26M]
10-2数据集整合.avi[89.28M]
10-3基于物品的协同过滤.avi[85.48M]
10-4物品相似度计算.avi[107.88M]
10-5SVD矩阵分解方法.avi[106.01M]
10-6基于矩阵分解的音乐推荐.avi[114.26M]
11-案例：推荐系统实践[105.57M]
1-Surprise库与数据简介.avi[25.81M]
2-Surprise库使用方法.avi[33.97M]
3-得出推荐商品结果.avi[45.78M]
12-探索性数据分析-赛事数据集[725.63M]
1内容简介.mp4[9.56M]
2数据背景介绍.mp4[61.63M]
3数据读取与预处理.mp4[92.37M]
4数据切分模块.mp4[85.53M]
5缺失值可视化分析.mp4[115.00M]
6特征可视化展示.mp4[73.14M]
7多特征之间关系分析.mp4[68.36M]
8报表可视化分析.mp4[69.24M]
9红牌和肤色的关系.mp4[150.79M]
13-案例：探索性数据分析-农粮数据分析[570.87M]
1.数据背景简介.mp4[42.30M]
2.数据切片分析.mp4[259.19M]
3.单变量分析.mp4[60.36M]
4.峰度与偏度.mp4[36.35M]
5.数据对数变换.mp4[30.53M]
6.数据分析维度.mp4[91.04M]
7.变量关系可视化展示.mp4[51.10M]
05Python数据挖掘[4.57G]
1-泰坦尼克号获救预测[1.08G]
1-1数据挖掘任务流程.mp4[47.70M]
1-10登船地点特征分析.mp4[61.45M]
1-11家庭特征分析.mp4[45.52M]
1-12特征相关性.mp4[40.61M]
1-13构建特征.mp4[92.24M]
1-14机器学习算法概述.mp4[41.05M]
1-15交叉验证.mp4[26.60M]
1-16多种算法模型效果.mp4[99.37M]
1-17集成模块.mp4[72.59M]
1-18特征重要性衡量.mp4[27.07M]
1-19总结与特征预处理.mp4[84.31M]
1-2数据介绍.mp4[52.11M]
1-3Python兵器库介绍.mp4[42.38M]
1-4sklearn库介绍.mp4[118.74M]
1-5数据读取与统计分析.mp4[56.11M]
1-6性别特征分析.mp4[47.63M]
1-7船舱等级特征分析.mp4[36.86M]
1-8缺失值问题.mp4[46.67M]
1-9缺失值填充分析.mp4[70.43M]
2-用户画像[331.56M]
1-用户画像概述.avi[31.89M]
2-如何建立用户画像.avi[33.13M]
3-用户搜索数据介绍.avi[43.47M]
4-任务概述与方案.avi[46.45M]
5-构造词向量特征.avi[50.70M]
6-构造输入特征.avi[50.97M]
7-建立预测模型.avi[74.96M]
3-Xgboost实战[365.81M]
1-Xgboost算法概述.avi[25.04M]
2-Xgboost模型构造.avi[28.89M]
3-Xgboost建模衡量标准.avi[31.75M]
4-Xgboost安装.avi[30.67M]
5-保险赔偿任务概述.avi[60.91M]
6-Xgboost参数定义.avi[34.07M]
7-基础模型定义.avi[28.67M]
8-树结构对结果的影响.avi[53.69M]
9-学习率与采样对结果的影响.avi[72.13M]
4用电敏感客户分类[633.30M]
4-1任务概述与解决框架.mp4[70.09M]
4-2特征工程分析与特征提取.mp4[109.78M]
4-3离散数据处理.mp4[78.54M]
4-4统计与文本特征.mp4[73.12M]
4-5文本特征构建.mp4[89.44M]
4-6构建低敏用户模型.mp4[82.56M]
4-7高敏模型概述.mp4[64.44M]
4-7购买因素分析.mp4[65.33M]
5-京东购买预测[916.23M]
4-1项目与数据介绍.mp4[106.32M]
4-10行为特征.mp4[72.30M]
4-11累计行为特征.mp4[119.55M]
4-12Xgboost建模.mp4[51.97M]
4-2数据挖掘流程.mp4[74.74M]
4-3数据检查.mp4[63.90M]
4-4构建用户特征表单.mp4[124.20M]
4-5构建商品特征表单.mp4[94.00M]
4-6数据探索概述.mp4[41.83M]
4-8特征工程.mp4[62.27M]
4-9基本特征构造.mp4[105.14M]
6-房价预测[453.38M]
1-房价预测任务概述_ENCODE.mp4[76.25M]
2-离散形数据_ENCODE.mp4[83.79M]
3-数据对数变换_ENCODE.mp4[70.87M]
4-缺失值处理与box-cox变换_ENCODE.mp4[92.20M]
5-模型预测.mp4[130.27M]
7-kaggle数据科学[868.05M]
1-kaggle数据科学调查介绍_ENCODE.mp4[76.40M]
2-基本情况可视化展示_ENCODE.mp4[127.20M]
3-工资情况_ENCODE.mp4[69.89M]
4-技能使用情况_ENCODE.mp4[105.03M]
5-数据集与平台.mp4[142.92M]
6-python和r哪家强.mp4[176.25M]
7-调查总结.mp4[170.36M]
06深度学习原理与框架[9.02G]
01-算法：深度学习概述与计算机视觉挑战[67.82M]
1-深度学习概述.wmv[19.20M]
2-挑战与常规套路.wmv[14.40M]
3用K近邻来进行分类.wmv[15.09M]
4超参数与交叉验证.wmv[19.13M]
02-算法：深度学习必备基础知识点[57.25M]
1线性分类.wmv[14.12M]
2损失函数.wmv[12.80M]
3正则化惩罚项.wmv[11.88M]
4softmax分类器.wmv[18.45M]
03-算法：神经网络整体架构[113.10M]
1-整体架构.avi[22.15M]
2-实例演示.avi[55.29M]
3-过拟合解决方案.avi[35.66M]
04案例：案例实战CIFAR图像分类任务[223.12M]
1感受神经网络的强大.wmv[42.95M]
2cifa分类任务.wmv[60.91M]
3分模块构造神经网络.wmv[57.41M]
4训练神经网络完成分类任务.wmv[61.85M]
05-算法：自然语言处理-word2vec[319.67M]
1.开篇.mp4[12.70M]
10.锑度上升求解.mp4[55.06M]
11.负采样模型.mp4[17.08M]
2.自然语言处理与深度学习.mp4[65.44M]
3.语言模型.mp4[14.50M]
4.N-gram模型.mp4[21.37M]
5.词向量.mp4[41.63M]
6.神经网络模型.mp4[24.98M]
7.HierarchicalSoftmax.mp4[24.28M]
8.CBOW模型实例.mp4[28.83M]
9.CBOW求解目标.mp4[13.81M]
06-案例：Gensim中文词向量建模[238.42M]
1.使用Gensim库构造词向量.mp4[22.61M]
2.维基百科中文数据处理.mp4[159.77M]
3.Gensim构造word2vec模型.mp4[29.01M]
4.测试模型相似度结果.mp4[27.03M]
07-案例：使用word2vec进行分类任务[238.72M]
1-影评情感分类.avi[79.29M]
2-基于词袋模型训练分类器.avi[46.66M]
3-准备word2vec输入数据.avi[39.36M]
4-使用gensim构建word2vec词向量.avi[73.41M]
08-算法：卷积神经网络基本原理[208.59M]
1-卷积神经网络的应用_ENCODE.mp4[84.07M]
2-卷积层解释.mp4[13.70M]
3-卷积计算过程.mp4[19.70M]
8-4卷积涉及参数.avi[39.78M]
8-5卷积参数共享.avi[26.57M]
8-6池化层原理.avi[24.77M]
09-案例：案例实战卷积神经网络网络[169.75M]
1-卷积池化反向传播_ENCODE.mp4[70.24M]
2-卷积网络代码1_ENCODE.mp4[43.73M]
3-卷积网络代码2_ENCODE.mp4[55.77M]
10卷积网络细节[318.75M]
10-1数据增强策略.avi[33.46M]
10-2迁移学习.avi[27.98M]
10-3网络设计技巧.avi[75.84M]
10-4经典网络架构.avi[49.48M]
10-5分类与回归任务.avi[58.62M]
10-6三代物体检测算法.avi[73.36M]
11RNN网络架构[82.73M]
11-1RNN网络概述.avi[26.50M]
11-2RNN网络细节.avi[27.83M]
11-3LSTM网络架构.avi[28.40M]
12-框架：深度学习框架Tensorflow基本操作[483.39M]
12-1Tensorflow简介与安装.avi[108.81M]
12-2Tensorflow中的变量.avi[40.74M]
12-3变量常用操作.avi[74.71M]
12-4实现线性回归算法.avi[93.13M]
12-5Mnist数据集简介.avi[72.31M]
12-6逻辑回归算法.avi[93.68M]
13TensorFlow卷积神经网络[379.55M]
13-1神经网络结构.avi[116.78M]
13-2卷积神经网络结构基本定义.avi[58.26M]
13-3卷积神经网络迭代.avi[81.43M]
13-4Cifar-10图像分类任务.avi[123.08M]
14TensorFlow实战猫狗大战[413.23M]
14-1猫狗识别任务概述.avi[77.44M]
14-2数据读取.avi[67.82M]
14-3网络架构.avi[102.69M]
14-4网络迭代训练.avi[105.78M]
14-5预测效果.avi[59.49M]
15TensorFlow递归神经网络实战[345.08M]
15-1RNN网络基本架构.avi[63.68M]
15-2实现RNN网络架构.avi[99.48M]
15-3RNN实现自己的小DEMO.avi[76.67M]
15-4RNN预测时间序列.avi[105.24M]
16致敬经典alexbnet网络实战[263.58M]
16-1环境配置.avi[75.88M]
16-2数据读取与参数设置.avi[63.33M]
16-3网络结构定义.avi[58.12M]
16-4加载训练好的参数.avi[66.25M]
17tensornboard可视化展示[316.11M]
17-1可视化展示.avi[65.66M]
17-2展示效果.avi[75.43M]
17-3统计可视化.avi[67.23M]
17-4参数对结果的影响.avi[107.79M]
18tfrecord制作数据源[420.83M]
18-1生成自己的数据集.avi[68.46M]
18-2读取数据.avi[81.43M]
18-3生成数据源.avi[116.53M]
18-4加载数据进行分类任务.avi[154.42M]
19cnn用于文本分类任务[288.64M]
19-1任务概述.avi[68.09M]
19-2特征定义.avi[82.15M]
19-3卷积网络定义.avi[50.12M]
19-4完成预测分类任务.avi[88.28M]
20-项目：深度学习项目实战-验证码识别[528.09M]
1-验证码数据生成.avi[49.69M]
20-1验证码数据生成.avi[61.67M]
20-2构造网络输入数据和标签.avi[68.25M]
20-3卷积网络模型定义.avi[89.11M]
20-4迭代测试网络效果.avi[73.09M]
2-构造网络的输入数据和标签.avi[50.91M]
3-卷积网络模型定义.avi[73.11M]
4-迭代及测试网络效果.avi[62.25M]
21resnet残差网络[409.71M]
21-1resnet网络原理.avi[179.81M]
21-2网络流程设计.avi[90.35M]
21-3实现细节.avi[139.55M]
22图像补全[793.49M]
22-1论文概述.avi[104.75M]
22-2网络架构.avi[58.39M]
22-3细节设计.avi[95.93M]
22-4论文总结.avi[154.77M]
22-5数据与项目概述.avi[64.54M]
22-6参数基本设计.avi[61.00M]
22-7网络结构配置.avi[84.97M]
22-8网络迭代训练.avi[119.50M]
22-9测试模块.avi[49.64M]
23图像超分率重构[593.16M]
23-1论文概述.avi[58.57M]
23-2网络架构.avi[96.73M]
23-3数据与环境配置.avi[44.36M]
23-4数据加载.avi[51.75M]
23-5生成模块.avi[56.97M]
23-6判别模块.avi[53.52M]
23-7VGG特征提取.avi[45.84M]
23-8损失函数与训练.avi[101.69M]
23-9测试结果.avi[83.73M]
24实现word2vec[301.20M]
24-1数据与任务流程.avi[64.39M]
24-2数据清洗.avi[39.32M]
24-3batch数据制作.avi[72.10M]
24-4网络训练.avi[72.28M]
24-5可视化展示.avi[53.10M]
25lstm行为识别[193.67M]
25-1任务概述.avi[48.85M]
25-2数据与网络设计.avi[81.69M]
25-3网络迭代训练.avi[63.13M]
26文本相似度叛别[367.12M]
26-1任务概述.avi[33.42M]
26-2数据展示.avi[36.07M]
26-3正负样本制作.avi[51.48M]
26-4数据预处理.avi[54.67M]
26-5网络模型定义.avi[73.52M]
26-6基于字符的训练.avi[71.12M]
26-7基于句子的相似度训练.avi[46.84M]
27对话机器人[322.09M]
27-1效果演示.avi[45.34M]
27-2参数配置与数据加载.avi[71.37M]
27-3数据处理.avi[57.66M]
27-4词向量与投影.avi[54.17M]
27-5seq网络.avi[45.17M]
27-6网络训练.avi[48.37M]
28-框架：深度学习框架Caffe网络配置[203.96M]
1-CAFFE简介.wmv[29.81M]
2-网络配置文件-数据层.wmv[48.52M]
3-网络配置文件-计算层.wmv[63.48M]
4-超参数solver文件.wmv[62.14M]
29-框架：Caffe制作数据源[211.45M]
1-制作LMDB数据源.avi[123.93M]
2-多label问题之HDF5数据源.avi[87.52M]
30-框架：Caffe框架小技巧[361.98M]
1-使用命令行训练网络.wmv[66.07M]
2-使用python定义自己的层.wmv[79.99M]
3-绘制网络结构图.exe.wmv[37.67M]
4-生成网络配置文件.exe.wmv[47.37M]
5-对训练的网络模型绘制LOSS曲线.exe.wmv[47.03M]
6-对训练结果进行分类任务.exe.wmv[83.85M]
07深度学习实战[4.52G]
10-style-transfer风格转换[559.96M]
3-项目实战：style-transfer工作原理style-transfer工作原理（基于Tensorflow）[255.61M]
001、课程简介.mp4[21.06M]
002、Tensorflow安装.mp4[10.64M]
003、style-transfer基本原理.mp4[24.00M]
004、风格生成网络结构原理.mp4[13.91M]
005、风格生成网络细节.mp4[21.55M]
006、风格转换效果展示.mp4[27.84M]
007、风格转换参数配置.mp4[56.89M]
008、数据读取操作.mp4[37.44M]
009、VGG体征提取网络结构.mp4[42.28M]
4.项目实战：style-transfer实战（基于Tensorflow）[304.35M]
1-内容与风格特征提取.avi[36.67M]
2-生成网络结构定义.avi[16.14M]
3-生成网络计算操作.avi[41.48M]
4-参数初始化.avi[35.58M]
5-Content损失计算.avi[19.49M]
6-Style损失计算.avi[33.84M]
7-完成训练模块.avi[37.79M]
8-模型保存与打印结果.avi[33.64M]
9-完成测试代码.avi[49.73M]
1项目实战：人脸检测数据源制作与网络训练（基于Caffe）[616.27M]
09-检测框架.wmv[41.21M]
0-项目概述.wmv[4.87M]
10-scale变换和预处理.wmv[67.30M]
11-坐标变换.wmv[58.06M]
12-NMS完成代码.wmv[36.80M]
13-测试效果及改进..wmv[38.62M]
14-矫正过程.wmv[39.85M]
15-如何提高精度.wmv[23.20M]
16-项目总结.wmv[39.56M]
1-数据获取.wmv[42.72M]
2-正负样本数据裁剪.wmv[40.02M]
3-TXT数据制作.wmv[44.57M]
4-LMDB脚本文件.wmv[27.67M]
5-制作LMDB数据源.wmv[38.19M]
6-网络配置文件.wmv[37.02M]
7-超参数和训练网络.wmv[36.59M]
2-项目实战：关键点检测第一阶段网络训练（基于Caffe）[653.10M]
10人脸关键点检测效果.mp4[46.82M]
11项目总结分析.mp4[30.32M]
12算法框架分析.mp4[35.68M]
1简介.mp4[18.79M]
2从TXT读取数据和坐标转换.mp4[105.36M]
3数据增强.mp4[37.15M]
4完成第一阶段HDF5数据源制作.mp4[68.85M]
5第一阶段网络训练.mp4[40.15M]
6第二三阶段网络数据源制作.mp4[120.61M]
7第二三阶段网络模型训练.mp4[46.76M]
8网络模型参数初始化.mp4[48.80M]
9完成全部测试结果.mp4[53.81M]
3-项目实战：对抗生成网络（基于Tensorflow）[276.35M]
3-1Gan网络原理概述.mp4[39.95M]
3-2Gan网络结构定义.mp4[46.13M]
3-3迭代生成.mp4[87.51M]
3-4DCGAN网络特性.mp4[36.90M]
3-5DCGAN训练.mp4[65.86M]
4-项目实战：LSTM情感分析（基于Tensorflow）[331.77M]
4-1RNN网络结构.mp4[36.43M]
4-2LSTM网络架构.mp4[32.31M]
4-3使用LSTM进行情感分类.mp4[66.15M]
4-4情感数据集处理.mp4[76.89M]
4-5基于word2vec的lstm模型.mp4[119.98M]
5-项目实战：机器人写唐诗（基于Tensorflow）[335.78M]
1任务概述与环境配置.wmv[36.63M]
2参数配置.wmv[41.94M]
3数据预处理模块.wmv[64.44M]
4batch数据制作.wmv[53.31M]
5RNN模型定义.wmv[26.40M]
6完成训练模块.wmv[55.72M]
7训练唐诗生成模型.wmv[17.16M]
8测试唐诗生成效果.wmv[40.19M]
6-项目实战：强化学习基础（基于Tensorflow）[273.22M]
10-QLearning效果演示.avi[21.88M]
1-强化学习概念（开场）.avi[32.99M]
2-强化学习基本概念.avi[21.38M]
3-马尔科夫决策过程.avi[20.58M]
4-Bellman方程.avi[29.19M]
5-值迭代求解.avi[23.06M]
6-完成值迭代代码.avi[36.38M]
7-求解流程详解.avi[44.83M]
8-QLearning基本原理.avi[18.05M]
9-QLearning迭代计算实例.avi[24.86M]
7-项目实战：DQN让AI自己玩游戏（基于Tensorflow）[373.15M]
10完整代码流程分析.wmv[59.17M]
11dqn效果演示.wmv[23.10M]
1deepqnetwork原理.wmv[12.50M]
2doq网络细节.wmv[21.22M]
3dqn网络参数配置.wmv[20.61M]
4搭建dqn网络模型.wmv[45.71M]
5dqn卷积操作定义.wmv[42.79M]
6数据预处理.wmv[48.50M]
7实验阶段数据存储.wmv[31.91M]
8实现训练模块.wmv[43.05M]
9debug解读训练源码.wmv[24.59M]
8-项目实战：文本分类任务解读与环境配置[679.16M]
10多卷积网络核特征提取.wmv[66.02M]
11完成整体网络架构.wmv[58.92M]
12创建batch迭代模块.wmv[66.96M]
13完成训练模块代码.wmv[64.49M]
14训练效果.wmv[35.89M]
15中文文本分类解决思路.wmv[50.71M]
1课程任务与环境简介.wmv[6.36M]
2TensorFlow安装.wmv[9.55M]
3数据与认为简介.wmv[16.27M]
4如何使用卷积神经网络进行文本分类.wmv[28.63M]
5配置项目所涉及参数.wmv[61.24M]
6数据读取.wmv[52.58M]
7数据切分.wmv[56.41M]
8构造session计算域.wmv[52.22M]
9卷积网络模块定义.wmv[52.92M]
9-seq2seq网络模型[528.08M]
1-项目实战：seq2seq序列生[87.02M]
0-开场_seq2seq.wmv[7.36M]
1-机器翻译技术发展.wmv[14.41M]
2-Seq2Seq网络基本架构.wmv[14.01M]
3-Seq2Seq网络应用.wmv[24.74M]
4-Attention机制.wmv[26.50M]
2-项目实战：seq2seq序列模[441.06M]
1环境配置.wmv[27.84M]
2数据预处理.wmv[39.25M]
3编码层与词向量.wmv[47.96M]
4完成解码模块.wmv[51.69M]
5模型迭代.wmv[48.24M]
6数据预处理.wmv[50.10M]
7-使用构建好的词向量模型..wmv[48.30M]
8完成解码操作.wmv[50.95M]
9任务总结.wmv[76.73M]
08Pythonweb框架flask实战系列视频课程(选修)[17.07G]
python框架Flask系列（2）全栈[17.03G]
1[487.03M]
课时01.【Flask预热】课程介绍.flv[275.38M]
课时02.【Flask预热】Flask课程准备工作.flv[51.37M]
课时03.【Flask预热】URL组成部分详解.flv[111.27M]
课时04.【Flask预热】web服务器+应用服务器+web应用框架.flv_d.flv[49.01M]
2[1.46G]
课时14.【Flask模版】Jinja2模版介绍和查找路径.flv[65.98M]
课时15.【Flask模版】模版传参及其技巧.flv_d.flv[57.58M]
课时16.【Flask模版】模版中使用url_for.flv_d.flv[40.74M]
课时17.【Flask模版】过滤器基本使用.flv_d.flv[59.70M]
课时18.【Flask模版】default过滤器详解.flv_d.flv[46.69M]
课时19.【Flask模版】常用过滤器讲解.flv_d.flv[143.21M]
课时20.【Flask模版】自定义过滤器.flv_d.flv[48.63M]
课时21.【Flask模版】自定义时间处理过滤器案例.flv_d.flv[75.27M]
课时22.【Flask模版】if语句详解.flv_d.flv[38.08M]
课时23.【Flask模版】for循环语句详解.flv_d.flv[106.28M]
课时24.【Flask模版】九九乘法表案例.flv_d.flv[26.98M]
课时25.【Flask模版】宏的概念和基本使用.flv_d.flv[35.93M]
课时26.【Flask模版】宏的导入和注意事项.flv_d.flv[61.09M]
课时27.【Flask模版】include标签使用详解.flv_d.flv[60.07M]
课时28.【Flask模版】set和with语句以及模版中定义变量(weiv-ff1318860.flv_d.flv[38.10M]
课时29.【Flask模版】加载静态文件.flv_d.flv[37.78M]
课时30.【Flask模版】模版继承详解.flv_d.flv[154.64M]
课时31.【Flask模版】豆瓣小程序案例（1）.flv_d.flv[177.03M]
课时32.【Flask模版】豆瓣小程序案例（2）.flv_d.flv[97.63M]
课时33.【Flask模版】豆瓣小程序案例（3）.flv_d.flv[124.15M]
3[562.70M]
课时34.【Flask视图高级】add_url_rule和approute原理剖析.flv_d.flv[84.65M]
课时35.【Flask视图高级】标准类视图及其使用场景.flv_d.flv[122.15M]
课时36.【Flask视图高级】基于调度方法的类视图.flv_d.flv[65.64M]
课时37.【Flask视图高级】类视图中使用装饰器.flv_d.flv[57.47M]
课时38.【Flask视图高级】蓝图的基本使用.flv_d.flv[69.64M]
课时39.【Flask视图高级】蓝图中模版文件寻找规则.flv_d.flv[34.83M]
课时40.【Flask视图高级】蓝图中静态文件寻找规则.flv_d.flv[38.09M]
课时41.【Flask视图高级】url_for反转蓝图注意事项.flv_d.flv[35.78M]
课时42.【Flask视图高级】子域名实现详解.flv_d.flv[54.44M]
4[3.15G]
课时43.【Flask数据库】安装MySQL以及注意事项.flv_d.flv[46.19M]
课时44.【Flask数据库】SQLAlchemy连接数据库.flv_d.flv[86.04M]
课时45.【Flask数据库】ORM介绍.flv_d.flv[48.12M]
课时46.【Flask数据库】定义ORM模型并将其映射到数据库中(weiv-ff1318860.flv_d.flv[68.03M]
课时47.【Flask数据库】SQLAlchemy对数据的增删改查操作.flv_d.flv[134.34M]
课时48.【Flask数据库】SQLAlchemy属性常用数据类型详解.flv_d.flv[192.29M]
课时49.【Flask数据库】Column常用参数.flv_d.flv[119.68M]
课时50.【Flask数据库】query函数可查询的数据.flv_d.flv[103.88M]
课时51.【Flask数据库】filter方法常用过滤条件.flv_d.flv[135.00M]
课时52.【Flask数据库】外键及其四种约束讲解.flv_d.flv[116.59M]
课时53.【Flask数据库】ORM层外键和一对多关系.flv_d.flv[88.50M]
课时54.【Flask数据库】一对一关系实现.flv_d.flv[120.34M]
课时55.【Flask数据库】多对多关系实现.flv_d.flv[116.04M]
课时56.【Flask数据库】ORM层面删除数据注意事项.flv_d.flv[68.87M]
课时57.【Flask数据库】relationship方法中的cascade参数详解(weiv-ff1318860（1）.flv_d.flv[128.82M]
课时58.【Flask数据库】relationship方法中的cascade参数详解（2）.flv_d.flv[150.08M]
课时59.【Flask数据库】三种排序方式详解.flv_d.flv[114.68M]
课时60.【Flask数据库】limit、offset以及切片操作.flv_d.flv[71.64M]
课时61.【Flask数据库】数据查询懒加载技术.flv_d.flv[132.04M]
课时62.【Flask数据库】group_by和having子句.flv_d.flv[75.95M]
课时63.【Flask数据库】join实现复杂查询.flv_d.flv[102.22M]
课时64.【Flask数据库】subquery实现复杂查询.flv_d.flv[90.88M]
课时65.【Flask数据库】Flask-SQLAlchemy的使用详解.flv_d.flv[175.15M]
课时66.【Flask数据库】alembic数据库迁移工具基本使用.flv_d.flv[191.42M]
课时67.【Flask数据库】alembic常用命令和经典错误解决办法.flv_d.flv[208.81M]
课时68.【Flask数据库】Flask-SQLAlchemy下alembic的配置.flv_d.flv[38.87M]
课时69.【Flask数据库】Flask-Script详细讲解.flv_d.flv[141.28M]
课时70.【Flask数据库】项目结构重构.flv_d.flv[43.74M]
课时71.【Flask数据库】Flask-Migrate详细讲解.flv_d.flv[96.12M]
课时72.【Flask数据库】Flask-Migrate注意事项.flv_d.flv[15.96M]
5[3.07G]
课时100.【Flask.Restful】Restful.API规范介绍.flv_d.flv[51.82M]
课时101.【Flask.Restful】Flask-Restful插件的基本使用.flv_d.flv[105.00M]
课时102.【Flask.Restful】Flask-Restful参数验证.flv_d.flv[121.57M]
课时103.【Flask.Restful】Flask-Restful标准化返回参数（1）.flv_d.flv[47.51M]
课时104.【Flask.Restful】Flask-Restful标准化返回参数（wv-ff1318860）2.flv_d.flv[176.38M]
课时105.【Flask.Restful】Flask-Restful细节强化.flv_d.flv[95.73M]
课时73.【WTForms】WTForms表单验证基本使用.flv_d.flv[115.64M]
课时74.【WTForms】WTForms常用验证器.flv_d.flv[103.47M]
课时75.【WTForms】自定义表单验证器.flv_d.flv[52.10M]
课时76.【WTForms】使用WTForms渲染模版.flv_d.flv[95.22M]
课时77.【Flask文件上传】上传文件以及访问上传的文件.flv_d.flv[94.60M]
课时78.【Flask文件上传】使用flask_wtf验证上传的文件.flv_d.flv[86.71M]
课时79.【Flask.Cookie】cookie的基本概念.flv_d.flv[47.86M]
课时80.【Flask.Cookie】Flask设置和删除cookie.flv_d.flv[68.64M]
课时81.【Flask.Cookie】Flask设置cookie过期时间.flv_d.flv[75.00M]
课时82.【Flask.Cookie】设置Cookie的有效域名.flv_d.flv[51.88M]
课时83.【Flask.Session】session的基本概念.flv_d.flv[74.26M]
课时84.【Flask.Session】Flask操作session.flv_d.flv[94.98M]
课时85.【CSRF攻击与防御】CSRF攻击原理.flv_d.flv[32.52M]
课时86.【CSRF攻击与防御】实战项目-中国工商银行注册功能完成.flv_d.flv[188.08M]
课时87.【CSRF攻击与防御】实战项目-中国工商银行登录和转账实现.flv_d.flv[163.21M]
课时88.【CSRF攻击与防御】实战项目-病毒网站使用CSRF漏洞转账.flv_d.flv[263.19M]
课时89.【CSRF攻击与防御】CSRF防御原理.flv_d.flv[64.00M]
课时90.【CSRF攻击与防御】Flask中CSRF防御的方法与原理.flv_d.flv[81.55M]
课时91.【CSRF攻击与防御】AJAX处理CSRF漏洞.flv_d.flv[145.44M]
课时92.【Flask上下文】Local线程隔离对象.flv_d.flv[53.04M]
课时93.【Flask上下文】app上下文和request上下文详解.flv_d.flv[125.03M]
课时94.【Flask上下文】线程隔离的g对象使用详解.flv_d.flv[36.73M]
课时95.【Flask钩子函数】before_request钩子函数详解.flv_d.flv[85.62M]
课时96.【Flask钩子函数】context_processor钩子函数详解.flv_d.flv[57.77M]
课时97.【Flask钩子函数】errorhandler钩子函数详解.flv_d.flv[82.35M]
课时98.【Flask信号】信号机制及其使用场景详解.flv_d.flv[119.34M]
课时99.【Flask信号】Flask内置的信号讲解.flv_d.flv[82.58M]
6[269.54M]
课时106.【memcached】memcached介绍.flv_d.flv[29.21M]
课时107.【memcached】memcached的安装和参数详解.flv_d.flv[83.21M]
课时108.【memcached】telnet操作memcached.flv_d.flv[60.67M]
课时109.【memcached】Python操作memcached.flv_d.flv[70.29M]
课时110.【memcached】memcached的安全机制.flv_d.flv[26.15M]
7[648.62M]
课时111.【Redis】Redis概述和使用场景介绍.flv_d.flv[85.86M]
课时112.【Redis】Redis的安装以及客户端连接.flv_d.flv[47.32M]
课时113.【Redis】Redis的字符串以及过期时间操作.flv_d.flv[22.34M]
课时114.【Redis】Redis的列表操作.flv_d.flv[50.57M]
课时115.【Redis】Redis的集合操作.flv_d.flv[30.65M]
课时116.【Redis】Redis的哈希操作.flv_d.flv[26.61M]
课时117.【Redis】Redis的事务操作.flv_d.flv[32.08M]
课时118.【Redis】Redis的发布和订阅操作.flv_d.flv[23.83M]
课时119.【Redis】RDB和AOF的两种数据持久化机制.flv_d.flv[192.43M]
课时120.【Redis】Redis设置连接密码.flv_d.flv[17.37M]
课时121.【Redis】其他机器连接本机redis.flv_d.flv[24.87M]
课时122.【Redis】Python操作redis.flv_d.flv[94.69M]
8[6.65G]
课时123.【Flask项目实战】实战项目介绍.flv_d.flv[89.41M]
课时124.【Flask项目实战】项目结构搭建.flv_d.flv[45.65M]
课时125.【Flask项目实战】cms用户模型定义.flv_d.flv[116.65M]
课时126.【Flask项目实战】cms后台登录界面完成.flv_d.flv[71.29M]
课时127.【Flask项目实战】cms后台登录功能完成.flv_d.flv[164.38M]
课时128.【Flask项目实战】cms后台登录限制.flv_d.flv[48.45M]
课时129.【Flask项目实战】cms后台模版渲染完成.flv_d.flv[82.59M]
课时130.【Flask项目实战】cms用户名渲染和注销功能实现.flv_d.flv[75.39M]
课时131.【Flask项目实战】cms模版抽离和个人信息页面完成.flv_d.flv[130.90M]
课时132.【Flask项目实战】cms登录页面CSRF保护.flv_d.flv[13.86M]
课时133cms后台修改密码界面布局完成.avi[119.51M]
课时134cms后台修改密码ajax功能完成.avi[76.64M]
课时135cms后台密码修改服务器逻辑完成.avi[80.11M]
课时136优化json数据的返回.avi[67.68M]
课时137sweetalert提示框用法讲解.avi[107.56M]
课时138.【Flask项目实战】sweetalert优化修改密码结果反馈.flv_d.flv[50.46M]
课时139.【Flask项目实战】修改邮箱界面完成.flv_d.flv[66.74M]
课时140.【Flask项目实战】Flask-Mail的使用以及邮箱配置.flv_d.flv[103.38M]
课时141.【Flask项目实战】发送邮箱验证码功能完成.flv_d.flv[117.68M]
课时142.【Flask项目实战】修改邮箱功能完成.flv_d.flv[132.26M]
课时143.【Flask项目实战】二进制及其相关运算.flv_d.flv[66.47M]
课时144.【Flask项目实战】权限和角色模型定义.flv_d.flv[144.76M]
课时145.【Flask项目实战】封装权限判断功能.flv_d.flv[89.52M]
课时146.【Flask项目实战】客户端权限验证功能完成.flv_d.flv[100.85M]
课时147.【Flask项目实战】服务端权限验证功能完成.flv_d.flv[135.15M]
课时148.【Flask项目实战】前台用户模型创建（1）.flv_d.flv[73.37M]
课时149.【Flask项目实战】前台用户模型创建（2）.flv_d.flv[9.08M]
课时150.【Flask项目实战】注册界面完成.flv_d.flv[95.05M]
课时151.【Flask项目实战】图形验证码生成技术详解.flv_d.flv[136.26M]
课时152.【Flask项目实战】点击更换图形验证码.flv_d.flv[88.17M]
课时153.【Flask项目实战】发送短信验证码.flv_d.flv[73.88M]
课时154.【Flask项目实战】注册页面对接短信验证码接口.flv_d.flv[132.63M]
课时155.【Flask项目实战】短信验证码接口加密和js代码混淆.flv_d.flv[215.85M]
课时156.【Flask项目实战】缓存验证码.flv_d.flv[46.82M]
课时157.【Flask项目实战】注册功能前端逻辑代码完成.flv_d.flv[50.40M]
课时158.【Flask项目实战】注册功能后台逻辑代码完成.flv_d.flv[82.38M]
课时159.【Flask项目实战】注册完成跳转回上一个页面(weiv-ff1318860.flv_d.flv[97.05M]
课时160.【Flask项目实战】登录界面完成.flv_d.flv[111.99M]
课时161.【Flask项目实战】登录功能完成.flv_d.flv[82.81M]
课时162.【Flask项目实战】首页导航条实现和代码抽离.flv_d.flv[89.12M]
课时163.【Flask项目实战】首页轮播图实现.flv_d.flv[136.05M]
课时164.【Flask项目实战】cms轮播图管理页面布局.flv_d.flv[115.12M]
课时165.【Flask项目实战】cms添加轮播图的模态对话框制作.flv_d.flv[118.58M]
课时166.【Flask项目实战】cms添加轮播图后台逻辑代码完成.flv_d.flv[68.29M]
课时167.【Flask项目实战】cms添加轮播图前台逻辑代码完成.flv_d.flv[127.36M]
课时168.【Flask项目实战】cms编辑和删除轮播图功能完成.flv_d.flv[236.18M]
课时169.【Flask项目实战】七牛云存储介绍.flv_d.flv[50.91M]
课时170.【Flask项目实战】七牛JS和Python的SDK使用.flv_d.flv[90.52M]
课时171.【Flask项目实战】轮播图上传图片功能完成.flv_d.flv[48.86M]
课时172.【Flask项目实战】首页动态获取轮播图数据.flv_d.flv[84.77M]
课时173板块管理（1）.avi[126.30M]
课时174板块管理（2）.avi[66.23M]
课时175UEditor编辑器集成以及配置上传文件到七牛.avi[112.91M]
课时176发布帖子后台逻辑完成.avi[60.77M]
课时177.【Flask项目实战】发布帖子界面布局完成.flv_d.flv[122.27M]
课时178.【Flask项目实战】发布帖子前端逻辑代码完成.flv_d.flv[156.71M]
课时179.【Flask项目实战】首页帖子列表布局完成.flv_d.flv[247.41M]
课时180.【Flask项目实战】帖子分页技术实现.flv_d.flv[164.86M]
课时181.【Flask项目实战】帖子板块过滤显示.flv_d.flv[53.04M]
课时182.【Flask项目实战】帖子详情页布局.flv_d.flv[142.91M]
课时183.【Flask项目实战】评论布局和功能实现（1）.flv_d.flv[139.77M]
课时184.【Flask项目实战】评论布局和功能实现（2）.flv_d.flv[108.13M]
课时185.【Flask项目实战】帖子加精和取消加精功能完成（ff1318860）.flv_d.flv[153.30M]
课时186.【Flask项目实战】帖子按照发布时间和评论数量等排序.flv_d.flv[176.65M]
课时187.【Flask项目实战】celery实现异步任务.flv_d.flv[96.04M]
课时188.【Flask项目实战】Flask+Celery实现邮件和短信异步发送.flv_d.flv[124.87M]
9[808.83M]
课时189.【ajax技术】Flask和Ajax技术.flv_d.flv[137.81M]
课时190.【部署】开发机上的准备工作.flv_d.flv[87.92M]
课时191.【部署】服务器安装Python和虚拟环境.flv_d.flv[72.39M]
课时192.【部署】服务器安装ssh、git以及mysql.flv_d.flv[62.21M]
课时193.【部署】生产环境下项目的配置.flv_d.flv[92.41M]
课时194.【部署】uWSGI部署项目.flv_d.flv[54.66M]
课时195.【部署】uWSGI配置文件.flv_d.flv[22.95M]
课时196.【部署】nginx+uwsgi部署项目.flv_d.flv[121.09M]
课时197.【部署】supervisor管理uwsgi进程.flv_d.flv[157.37M]
知了课堂Flask进阶代码和笔记.zip[30.50M]
知了课堂Flask进阶课件（完成版）.zip[1.20M]
09Python网络爬虫(选修)[8.22G]
爬虫课件[5.51M]
assets[474.31K]
1.png[69.04K]
2.png[68.33K]
3.png[59.30K]
4.png[88.80K]
52programer.jpg[188.84K]
chapter1[984.25K]
13001-pa-chong-qian-zou.html[237.65K]
2-httpxie-yi-hechrome-liu-lan-qi.html[245.26K]
3-urllibhe-urllib2-ku.html[258.02K]
4-requestsmo-kuai.html[243.31K]
di-liu-zhang-ff1a-scrapy-redis-fen-bu-shi-zu-jian[726.15K]
1-redisshu-ju-ku-jie-shao.html[254.29K]
2-scrapy-rediszu-jian-jie-shao.html[239.69K]
3sou-fang-wang-fen-bu-shi-pa-chong.html[232.17K]
di-wu-zhang-ff1a-scrapy-kuang-jia[955.83K]
1-scrapykuang-jia-jia-gou.html[237.29K]
2kuai-su-ru-men.html[245.52K]
3-crawlspider.html[238.63K]
4-scrapyshell.html[234.40K]
04-mysqlcao-zuo.html[240.14K]
1-beautifulsoup4jie-xi-qi.html[254.76K]
1duo-xian-cheng-pa-chong.html[274.54K]
1-jsonwen-jian-chu-li.html[238.67K]
1xpathyu-fa-yu-lxml-ku.html[260.40K]
2-ajaxdong-tai-shu-ju-zhua-qu.html[257.37K]
2-csvwen-jian-chu-li.html[237.18K]
3-excelwen-jian-chu-li.html[232.36K]
3tu-xing-yan-zheng-ma-shi-bie.html[241.63K]
3zheng-ze-biao-da-shi.html[264.59K]
章节1-爬虫前奏（官网)[330.09M]
001.爬虫前奏_什么是网络爬虫.mp4[93.59M]
002.爬虫前奏_HTTP协议介绍.mp4[125.67M]
003.爬虫前奏_抓包工具的使用网络请求.mp4[110.82M]
章节2-网络请求[708.60M]
1_urlopen函数用法.mp4[62.07M]
10实战-爬虫自动登录访问授权页面.mp4[90.09M]
11cookie信息的加载与保存.mp4[38.65M]
12requests库的基本使用.mp4[61.50M]
13requests发送post请求.mp4[36.90M]
14requests使用代理ip.mp4[47.34M]
15requests处理cookie信息.mp4[27.88M]
16requests处理不信任的ssl证书.mp4[7.72M]
2_urlretrieve函数用法.mp4[18.17M]
3_参数编码和解码函数.mp4[36.06M]
4urlparse和urlsplit函数用法.mp4[33.48M]
5实战-用Request爬取拉勾网职位信息.mp4[95.08M]
6作业-内涵段子爬虫作业.mp4[61.06M]
7ProxyHandler实现代理ip.mp4[39.34M]
9实战-爬虫使用cookie模拟登录.mp4[53.28M]
章节3-数据解析[1.91G]
10作业-腾讯招聘网爬虫作业.mp4[26.20M]
11bs4库的基本介绍.mp4[28.83M]
12bs4库的基本使用.mp4[26.51M]
13bs4库提取数据详解.mp4[124.60M]
14css常用选择器介绍.mp4[57.65M]
15select和css选择器提取元素.mp4[43.37M]
16bs4库拾遗[www.52programer.com].mp4[87.30M]
17实战-中国天气网爬虫之页面分析.mp4[66.24M]
18实战-中国天气网爬虫之华北城市数据爬取.mp4[84.94M]
19实战-中国天气网爬虫之所有城市数据爬取.mp4[103.11M]
1xpath介绍和工具安装.mp4[39.77M]
20实战-中国天气网爬虫之数据可视化.mp4[67.43M]
21单字符匹配规则.mp4[63.57M]
22匹配多个字符.mp4[20.73M]
23常用匹配小案例.mp4[36.56M]
24开始结束和或语法.mp4[50.12M]
25转义字符和原生字符串.mp4[32.09M]
26group分组.mp4[19.50M]
27re模块常用函数.mp4[42.04M]
28实战-古诗文网爬虫实战.mp4[133.47M]
29作业-糗事百科爬虫作业.mp4[8.83M]
2xpath语法详解.mp4[94.20M]
3lxml解析html代码和文件.mp4[75.91M]
4lxml和xpath结合使用详解.mp4[114.86M]
5实战-豆瓣电影爬虫.mp4[107.99M]
6实战-电影天堂爬虫之网页分析.mp4[109.85M]
7实战-电影天堂爬虫之爬取详情页url.mp4[31.28M]
8实战-电影天堂爬虫之解析详情页.mp4[189.02M]
9实战-电影天堂爬虫之爬虫完成.mp4[65.04M]
章节4-数据储存[408.40M]
10使用代码删除和更新数据.mp4[12.24M]
11mongodb数据库的安装.mp4[15.56M]
12mongodb数据库启动和连接.mp4[33.03M]
13将mongodb制作成服务.mp4[20.92M]
14mongodb常用概念介绍.mp4[11.30M]
15mongodb的基本操作命令.mp4[18.26M]
16python操作mongodb.mp4[49.90M]
1json字符串介绍.mp4[15.99M]
2dump成json字符串以及编码问题.mp4[30.41M]
3load成Python对象.mp4[8.81M]
4读取csv文件的两种方式.mp4[52.18M]
5写入csv文件的两种方式.mp4[30.22M]
6windows下安装MySQL数据库.mp4[25.61M]
7使用软件和代码连接数据库.mp4[37.81M]
8使用代码插入数据的两种方式.mp4[22.14M]
9使用代码查找数据的三种方式.mp4[24.02M]
章节5-爬虫进阶[1.92G]
10作业-多线程下载百思不得姐段子爬虫作业.mp4[24.51M]
11ajax介绍和爬取ajax数据的两种方式.mp4[95.44M]
12selenium+chromedriver安装和入门.mp4[41.95M]
13selenium关闭页面和浏览器.mp4[15.85M]
14selenium定位元素的方法详解.mp4[45.37M]
15selenium操作表单元素.mp4[83.28M]
16selenium行为链.mp4[19.91M]
17selenium操作cookie.mp4[24.15M]
18selenium的隐式等待和显式等待.mp4[39.03M]
19selenium打开多窗口和切换窗口.mp4[35.01M]
1多线程概念和threading模块介绍.mp4[31.87M]
20selenium使用代理ip[www.52programer.com].mp4[41.94M]
21selenium中的WebElement类补充.mp4[35.68M]
22实战-selenium完美实现拉勾网列表页之爬虫解析.mp4[102.26M]
23实战-selenium完美实现拉勾网详情页之爬虫解析.mp4[104.63M]
24实战-selenium完美实现拉勾网爬虫之跑通流程.mp4[179.84M]
25实战-selenium完美实现拉勾网爬虫之细节处理.mp4[63.57M]
26作业-使用selenium实现boss直聘爬虫作业.mp4[34.16M]
27tesseract库介绍[www.52programer.com].mp4[24.83M]
28tesseract在终端下识别图片.mp4[60.30M]
29tesseract代码识别图片.mp4[23.89M]
2使用Thread类创建多线程.mp4[20.16M]
30tesseract处理拉勾网验证码.mp4[29.71M]
3112306抢票流程分析.mp4[90.96M]
32登录12306功能完成.mp4[53.41M]
33购票信息输入功能完成.mp4[75.61M]
34自动查询余票功能完成.mp4[124.79M]
3多线程共享全局变量以及锁机制.mp4[35.83M]
4Lock版生产者和消费者模式.mp4[82.60M]
5Condition版生产者与消费者模式.mp4[59.03M]
6Queue线程安全队列讲解.mp4[54.39M]
7实战-下载表情包之同步爬虫完成.mp4[110.02M]
8实战-下载表情包之异步爬虫完成.mp4[72.59M]
9GIL全局解释器锁详解.mp4[30.71M]
下载必看.txt[2.60K]
章节6-Scrapy[2.90G]
10Request和Response对象讲解.mp4[27.60M]
11实战-scrapy模拟登录某社交网.mp4[49.64M]
12实战-scrapy模拟登录豆瓣网.mp4[116.23M]
13实战-自动识别豆瓣网验证码.mp4[120.02M]
14实战-汽车之家宝马5系图片下载爬虫（1）.mp4[99.77M]
15实战-汽车之家宝马5系图片下载爬虫（2）.mp4[41.13M]
16实战-汽车之家宝马5系图片下载爬虫（3）.mp4[93.35M]
18下载器中间件讲解.mp4[38.76M]
19反爬虫-设置随机请求头.mp4[64.25M]
1scrapy框架架构详解[www.52programer.com].mp4[20.09M]
20反爬虫-开放ip代理池和独享代理配置.mp4[89.55M]
21实战-攻克BOSS直聘反爬虫之正常爬取.mp4[129.34M]
22实战-攻克BOSS直聘反爬虫之无限爬取.mp4[198.90M]
23简书网整站爬虫之页面解析.mp4[152.25M]
24实战-简书网整站爬虫之保存数据到Mysql.mp4[101.95M]
25实战-简书网整站爬虫之爬取ajax数据.mp4[142.20M]
26分布式爬虫介绍[www.52programer.com].mp4[24.51M]
27redis介绍[www.52programer.com].mp4[14.77M]
28linux下安装redis.mp4[18.21M]
29windows下redis安装与配置.mp4[34.09M]
2scrapy框架快速入门.mp4[56.33M]
30配置其他机器连接本机redis服务器.mp4[32.96M]
31redis的字符串操作.mp4[13.31M]
32redis的列表操作.mp4[25.67M]
33redis的集合操作.mp4[16.32M]
34redis的哈希操作.mp4[16.55M]
36实战-房天下全国658城市房源信息抓取（2）.mp4[53.25M]
37实战-房天下全国658城市房源信息抓取（3）.mp4[116.84M]
38实战-房天下全国658城市房源信息抓取（4）.mp4[171.55M]
39实战-房天下全国658城市房源信息抓取（5）.mp4[163.73M]
3实战-糗事百科之爬虫编写[www.52programer.com].mp4[133.93M]
40实战-房天下全国658城市房源信息抓取（6）.mp4[57.34M]
41实战-房天下全国658城市房源信息抓取（7）.mp4[128.31M]
4实战-糗事百科之pipeline保存数据.mp4[61.03M]
5实战-糗事百科之优化数据存储的方式.mp4[49.48M]
6实战-糗事百科之抓取多个页面.mp4[34.77M]
7CrawlSpider讲解[www.52programer.com].mp4[20.80M]
8实战-CrawlSpider实现小程序社区爬虫.mp4[164.32M]
9Scrapy_Shell的使用.mp4[22.54M]
实战-房天下全国658城市房源信息抓取（1）.mp4[52.28M]
实战-房天下全国658城市房源信息抓取（7）.mp4
21天爬虫.txt[7.97K]
知了课堂爬虫代码.zip[74.03M]
知了课堂爬虫课件.zip[2.62M]
持续更新课程[11.71G]
Tensorflow-图像处理视频课程-加密版本2[7.30G]
视频[1.29G]
第01章图像修复实战[748.82M]
1-1知识点介绍.avi[106.81M]
1-2模型整体设计.avi[18.55M]
1-3模型内部结构.avi[105.09M]
1-4模型综述.avi[180.24M]
1-5修复任务说明.avi[51.79M]
1-6输入配置.avi[72.10M]
1-7模型整体架构配置.avi[69.83M]
1-8完成模型迭代.avi[98.85M]
1-9效果演示.avi[45.58M]
第02章图像超分辨率重构[477.63M]
2-1知识点概述.avi[63.02M]
2-2模型整体架构.avi[99.24M]
2-3数据源处理.avi[28.24M]
2-4数据输入与参数.avi[42.73M]
2-5生成器模型.avi[52.11M]
2-6判别器模型.avi[47.34M]
2-7网络特征提取.avi[38.98M]
2-8模型优化设置.avi[88.99M]
2-9效果演示.avi[16.97M]
第03章Tensorflow模板[96.59M]
3-1模板基础模型.avi[31.25M]
3-2模板内部结构.avi[65.34M]
资料[6.01G]
超分辨率重构[4.49G]
srdata.zip[3.97G]
srgan超分辨率重构.zip[532.56M]
高阶API[35.09M]
高阶API.zip[35.09M]
图像缺失补全[1.49G]
glcic图像补全.zip[178.82M]
图像补全人脸数据.zip[1.31G]
Tensorflow-物体检测-Faster-Rcnn解读[4.41G]
第01章三代物体检测算法概述[141.83M]
1-1物体检测概述.avi[48.51M]
1-2深度学习经典检测方法.avi[53.55M]
1-3faster-rcnn概述.avi[39.77M]
第02章faster-rcnn论文解读[833.74M]
2-1论文概述.avi[154.42M]
2-2RPN网络结构.avi[125.31M]
2-3损失函数定义.avi[256.29M]
2-4网络细节.avi[297.73M]
第03章tensorflow版本实现解读[714.12M]
3-1环境配置概述.avi[128.36M]
3-2项目配置.avi[99.84M]
3-3数据加载.avi[61.72M]
3-4数据变换.avi[40.24M]
3-5完成数据读取.avi[88.68M]
3-6特征提取VGG.avi[46.71M]
3-7RPN层.mp4[70.94M]
3-8提取网络细节.avi[69.25M]
3-9网络迭代训练.avi[108.38M]
课件代码[2.76G]
FasterR-CNNTowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks.pdf[6.49M]
faster-rcnn.pptx[3.23M]
FasterRcnn.zip[2.74G]
iccv15_tutorial_training_rbg.pdf[17.36M]
logo.jpg[231.20K]
课程介绍.txt[0.87K]
评论0